数据驱动的水平裂缝增产产能智能预测模型构建与应用

本文创新性地将物理机制与数据驱动方法相结合，建立了水平裂缝井产能预测模型。通过K-means聚类将5268个压裂层段划分为9类，采用最大信息系数（MIC）识别各类主导控制因素，并对比随机森林（RF）、Bagging和梯度提升回归树（GBRT）算法性能。最终GBRT模型实现平均7.06%预测误差，为优化支撑剂用量（如N1-1井最佳用量8m3）提供科学依据，推动油田降本增效。

　　

水平裂缝增产技术是浅层油藏开发的重要手段，但传统预测方法依赖难以获取的裂缝参数且忽略驱替机制影响。针对这一瓶颈，研究团队构建了融合物理机制与机器学习的创新模型体系。

聚类分析揭示压裂层段特征

基于12维特征参数（含孔隙度φ、渗透率k等地质参数及支撑剂用量m等工程参数），对5268个样本进行K-means聚类。通过轮廓系数评估确定最优聚类数k=9，将特征相似的层段归为同类，为后续分类建模奠定基础。

最大信息系数锁定关键因素

采用MIC方法量化参数关联性，发现不同类别主导因素存在显著差异：

• 水驱区块：当前压力P（MIC=0.72）和砂岩厚度h（MIC=0.68）

• 聚合物驱区块：裂缝数量N（MIC=0.65）和井距L（MIC=0.61）

• ASP驱区块：渗透率k（MIC=0.79）和支撑剂用量m（MIC=0.75）

算法性能对比验证

三类机器学习模型对比显示：

1. 随机森林：训练集R²=0.97，测试集R²=0.85

2. Bagging：训练集R²=0.95，测试集R²=0.87

3. GBRT：通过贝叶斯优化超参数后，测试集平均误差仅7.06%

现场应用成效显著

在72口验证井中，模型准确预测了增产趋势：

• Z1-2井实际日增油4.8吨，预测值4.6吨

• B1-3井支撑剂用量优化至12m3时，增产效果提升23%

• 全油田平均节约支撑剂用量15%，降低成本超千万元

该研究突破了传统方法的静态预测局限，实现了考虑驱替机制差异的动态产能预报，为智能油田建设提供了重要技术支撑。后续可结合实时生产数据持续优化模型，进一步推动油气田数字化转型升级。